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在环境DNA方法中的最新数据分析用于其适用于可持续的薄壁炉管理
使用海洋环境DNA（EDNA）方法进行的越来越多的研究通过帮助和简化评估被剥削的人群和生态系统状况所需的一些劳动密集型传统调查，显示了其在海洋渔业管理中的潜在应用。Edna接近（即 metabarcoding and Targeed）可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理；侵入性，稀有和/或濒危物种的监视；并提供物种丰度的估计。 由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途，在过去几年中，在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。 但是，在应用管道进行数据分析时，整个研究缺乏一致性，这使得结果很难比较它们。 这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。 因此，我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤，以获得声音，可重现和可比的结果，从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。 总的来说，本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态，以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。Edna接近（即metabarcoding and Targeed）可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理；侵入性，稀有和/或濒危物种的监视；并提供物种丰度的估计。由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途，在过去几年中，在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。但是，在应用管道进行数据分析时，整个研究缺乏一致性，这使得结果很难比较它们。这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。因此，我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤，以获得声音，可重现和可比的结果，从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。总的来说，本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态，以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。
对 COVID-19 药物研发所采用的计算方法的综述
美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学埃舍尔曼药学院。电子邮件：alex_tropsha@unc.edu b 加利福尼亚大学圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州圣地亚哥 c 戈亚斯联邦大学药学系，巴西哥伦布省戈亚尼亚 d BenevolentAI，英国伦敦 e Collaborations Pharmaceuticals，美国北卡罗来纳州罗利 f 北卡罗来纳州立大学化学系，美国北卡罗来纳州罗利 g 卡内基梅隆大学化学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡 h 石溪大学应用数学与统计学系，美国纽约州石溪 i 墨西哥国立自治大学药学系，墨西哥墨西哥城 j 密歇根州立大学化学系，美国密歇根州东兰辛 k 新墨西哥大学内科系和 UNM 综合癌症中心，美国新墨西哥州阿尔伯克基 l 瑞典哥德堡大学风湿病与炎症研究系 m丹麦哥本哈根 n 俄罗斯莫斯科生物医学化学研究所 o 瑞士苏黎世瑞士联邦理工学院药学研究所 p 英国伦敦大学学院药学院 q 法国斯特拉斯堡大学化学系 r 澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学莫纳什药学研究所 s 澳大利亚邦多拉拉筹伯大学拉筹伯分子科学研究所生物化学与遗传学学院 t 英国诺丁汉大学药学院 u 美国马里兰州贝塞斯达国家转化科学促进中心 v 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学温哥华前列腺中心。电子邮箱：acherkasov@prostatecentre.com w 日本札幌北海道大学化学反应设计与发现研究所（WPI-ICReDD）
基于功能性状的方法是水生生态学家的共同框架
1索邦大学，CNRS，Villefranche海洋学（LOV），Villefranche-Sur-Mer，法国2 AIX Marseille Univ。 （Lemar）UMR 6539 CNRS UBO IRD IFREMER，欧洲大学海洋研究所，西布列塔尼大学，普卢赞奈大学，法国普鲁赞奈5个系统研究所，进化论，生物多样性（ISYEB），国家自然历史学博物馆，苏联大学，萨尔伯纳大学，埃弗斯，帕里斯，帕里斯，帕里斯，法兰斯，科学杂志。 Trondhjem Biologication，Trondheim，挪威7 Quebec-Ocean和International Mixed International Munder Takuvik ulaval-CNRS，生物学系，Laval University，Quebec City，Quebec，QUEBEC，加拿大QUEBEC 8 Sorbonne University，CNR，CNRS，CNRS，ROSCOFF，ROSCOFF，FRANCE，FRANCE，FRANCE SCICENCE，QUEBECEFRESS，QUEBECH SACICENT，ROSTARITY和多样性法国法国大学法国大学11地球与环境科学科，系，F.-A。瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇，苏黎世，苏黎世，苏黎世瑞士瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇，苏黎世，苏黎世，苏黎世瑞士
基于反义寡核苷酸和RNA干扰的内分泌疾病的致病治疗方法
分子疗法使用基于核酸的治疗剂，成为对传统药物方法无反应的疾病条件的有前途的替代方法。反义寡核苷酸（ASO）和小干扰RNA（siRNA）是用于调节基因表达的两种众所周知的策略。靶向RNA的疗法可以精确地调节目标RNA的功能，具有最小的脱靶效应，并且可以基于序列数据进行合理设计。ASO和基于siRNA的药物具有在目标患者群体中使用的独特功能，或者可以作为患者抑制的N-ef-1治疗方法量身定制。反义疗法不仅可以用于治疗单基因疾病，而且还可以通过靶向涉及疾病发病机理的关键基因和分子途径来解决多基因和复杂疾病。在内分泌疾病的背景下，分子疗法在调节病原机制（例如缺陷胰岛素信号传导，β细胞功能障碍和激素失衡）方面特别有效。此外，siRNA和ASO具有下调过度活跃的信号传导途径，这些信号传导途径有助于复杂的，非发育性内分泌疾病，从而以分子起源解决这些疾病。ASOS还在全球范围内被研究为开发N-1-1疗法疗法的独特候选者。当寡核苷酸可以靶向患者的精确突变序列时，序列 - 特异性ASOS结合在N-OF-1方法中提供了非凡的精度。在这篇综述中，我们专注于内分泌系统的疾病，并讨论包括单基因β细胞糖尿病和肥胖症在内的糖尿病中潜在靶向RNA的治疗机会，包括综合征肥胖
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
肿瘤学药物再利用的计算方法
药物开发需要时间，而且通常无法满足当今医疗保健的需求。这主要是因为将新药推向市场需要很长时间、从头药物开发的成本惊人以及开发过程中的高流失率 ( 1 )。目前对药物开发的估计表明，将新化学实体 (NCE) 开发成实际药物需要超过 12 年的时间和超过 1 亿美元 ( 2 )。即使投入了如此多的资源，也只有不到 2% 的 NCE 能够开发成药物（98% 的流失）。药物开发失败的主要原因是缺乏安全性和有效性 ( 3 )。在进行临床前研究以确定可行性之后，NCE 必须通过严格的 I 期和 II 期试验，才能在临床环境中建立良好的毒理学和药理学特征。少数通过 I 期和 II 期临床试验审查的候选药物将进入 III 期试验，以验证其在大量处于特定疾病不同阶段和合并症的患者中的临床疗效。减轻围绕新药发现和开发的不确定性，并简化临床试验流程是肿瘤学的必需品，因为癌症仍然是全球主要的公共卫生问题。一种可能的解决方案是
第 6.2 条规定的印度的合作方式......
2024 年 6 月 7 日 — 可再生能源与存储（仅存储部分）。2. 太阳能热能... 大规模使用可再生能源进行清洁烹饪（政府或公共部门）。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。